Kevin Lin
Cofundador y Ex-COO de Twitch | Cofundador y CEO de Metatheory | Socio General Fundador de Lifelike Capital | Inversionista Ángel y Constructor de Videojuegos
Director de IA, Arm | Ex Líder de IA en Google | Autor Bestseller O'Reilly | Stanford AI | Senior Fellow, AI Fund
Laurence Moroney es uno de los profesionales de IA aplicada con mayor seguimiento del mundo, con una década en Google construyendo el ecosistema de desarrolladores de TensorFlow y su rol actual como Director de IA en Arm. Autor bestseller de O'Reilly, investigador formado en Stanford y Senior Fellow en el AI Fund de Andrew Ng, ha formado a más de 220,000 estudiantes a través de DeepLearning.AI.
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Laurence Moroney es uno de los profesionales de inteligencia artificial aplicada con mayor influencia en el mundo, con una carrera dedicada a una sola misión: hacer que la IA sea accesible, lista para producción y útil para desarrolladores y organizaciones de todos los niveles. Su formación abarca física, informática, microelectrónica e ingeniería de software, y su capacidad para combinar una profunda experiencia técnica con una comunicación clara y práctica lo ha convertido en uno de los educadores y conferencistas de IA más solicitados del mundo.
Como conferencista de inteligencia artificial, Moroney es actualmente Director de IA en Arm, donde lidera la próxima generación de experiencia para desarrolladores en IA en dispositivos y en el borde, traduciendo los rápidos avances en aprendizaje automático en productos desplegables que funcionan en los miles de millones de dispositivos impulsados por la arquitectura Arm. Antes de unirse a Arm en 2025, pasó once años como Líder de Defensa de IA en Google, donde construyó el ecosistema de desarrolladores en torno a TensorFlow, creó el canal de YouTube de TensorFlow y codiseñó programas de educación en IA que llegaron a millones de profesionales en todo el mundo. Escribió los discursos de apertura de Google I/O y fue reconocido por el Foro Económico Mundial por diseñar programas de formación en “Habilidades del Mañana” que llevaron la alfabetización en IA a escala global.
En Google, la contribución más duradera de Moroney fue probablemente el Certificado Profesional de Desarrollador de TensorFlow de DeepLearning.AI en Coursera, que él diseñó y que ha formado a más de 220,000 estudiantes en todo el mundo. También ha impartido cursos de IA a través de la Universidad de Harvard, Udacity y edX, y ha ofrecido educación práctica para desarrolladores en conferencias técnicas en todos los continentes habitados.
Moroney es autor bestseller de múltiples títulos de O’Reilly, incluyendo AI and Machine Learning for Coders (2020), AI and Machine Learning for On-Device Development (2021) y AI and ML for Coders in PyTorch: guías prácticas que se han convertido en referencias estándar para profesionales que construyen sistemas de visión por computador, procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático incorporado. Posee una Licenciatura en Física e Informática por la Universidad de Cardiff, un Diploma de Posgrado en Diseño de Sistemas Microelectrónicos por Birmingham City University y un Certificado de Posgrado en Inteligencia Artificial por la Universidad de Stanford. Es Senior Fellow en AI Fund, el estudio de capital riesgo fundado por Andrew Ng, donde asesora a fundadores sobre la viabilidad técnica y el enfoque estratégico de sus aplicaciones de aprendizaje automático.
Como conferencista, Laurence Moroney cierra la brecha que la mayoría de las conferencias sobre IA dejan abierta: la distancia entre lo que la IA puede hacer teóricamente y lo que realmente se necesita para construirla, desplegarla y escalarla dentro de una organización real. Sus audiencias incluyen desarrolladores, líderes de producto y ejecutivos de alto nivel, y sus conferencias dejan a cada nivel de esa audiencia con algo inmediatamente accionable. Contáctese con Aurum Speakers Bureau para contratar a Laurence Moroney para su próximo evento.
La mayoría de las organizaciones han ejecutado pilotos de IA. Muchas menos han logrado llevar esos pilotos a producción a escala. Moroney recurre a su experiencia construyendo infraestructura de IA en Google y ahora en Arm para ofrecer a las audiencias un relato franco, técnico e inmediatamente práctico de lo que separa las pruebas de concepto de los sistemas en producción. Cubre la selección y el ajuste fino de modelos, las decisiones de infraestructura que determinan si la IA genera valor compuesto o crea sobrecarga, los marcos de gobernanza y evaluación que mantienen los modelos desplegados confiables, y los patrones organizacionales que ha visto funcionar y fallar en miles de equipos en todo el mundo.
La conversación dominante sobre IA asume inferencia basada en la nube en modelos de gran escala. Pero el próximo gran cambio en el despliegue de IA está ocurriendo en el borde: en teléfonos inteligentes, vehículos, sensores industriales y los miles de millones de dispositivos impulsados por Arm que constituyen la mayor parte de la infraestructura informática del mundo. En esta conferencia, Moroney presenta el caso técnico y estratégico para la IA en dispositivos, cubriendo el estado actual de la compresión y cuantización de modelos, las ventajas de privacidad y latencia que hacen que la inferencia en el borde sea convincente para casos de uso específicos, y las herramientas para desarrolladores que están cerrando rápidamente la brecha entre lo posible en la nube y lo desplegable en el dispositivo.
Para audiencias técnicas y organizaciones con muchos desarrolladores, Moroney ofrece una sesión profunda basada en sus libros bestsellers de O'Reilly y su década de educación práctica para desarrolladores en Google. Guía a los equipos a través de la arquitectura práctica de los sistemas modernos de aprendizaje automático, cubriendo canales de datos, entrenamiento y evaluación de modelos, patrones de despliegue y las compensaciones específicas entre TensorFlow y PyTorch para diferentes contextos de producción.
Uno de los desafíos más definitorios de la transición actual hacia la IA no es técnico sino organizacional: la mayoría de las empresas han concentrado su capacidad de IA en un pequeño número de especialistas, mientras el resto de la organización observa desde fuera. Moroney ha pasado su carrera argumentando que este modelo es innecesario y limitante. A partir de su experiencia diseñando programas de educación en IA para millones de estudiantes, presenta un marco práctico para construir alfabetización en IA en todas las funciones, niveles y perfiles técnicos, compartiendo qué funciona en términos de diseño curricular, elecciones de herramientas y las condiciones culturales que determinan si la capacidad en IA se compone o se estanca dentro de una organización.
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